ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构,它融合了自监督学习技术和架构改进,特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化(GRN)层。这些创新显著提升了纯ConvNet在多个识别基准测试上的性能,如ImageNet分类、COCO检测和ADE20K分割。ConvNeXt V2还包括从效率型的3.7M参数Atto模型到650M参数的Huge模型的多个版...
本文给大家带来的改进机制是ConvNeXtV2网络,ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构,它融合了自监督学习技术和架构改进,特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化(GRN)层。我将其替换YOLOv5的特征提取网络,用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上,同时该主干网...
ConvNeXt-YoloV5 仍然以目标检测经典模型yolov5为例,对源代码做如下的修改增加 common.py # 增加如下代码 #---ConvNeXt--- class Block(nn.Module): def __init__(self, dim, drop_path=0., layer_scale_init_value=1e-6): super().__init__() self.dwconv = nn.Conv2d(dim, dim, kernel_siz...
ConvNeXt是一种纯卷积神经网络,由标准卷积神经网络模块构成,具有精度高、效率高、可扩展性强和设计非常简单的特点。 ConvNeXt在ImageNet-1K和ImageNet-22K数据集上进行了训练,并在多个任务上取得了优异的表现。 ConvNeXt采用了Transformer网络的一些先进思想对现有的经典ResNet50/200网络做一些调整改进,将Transformer网络...
基于GSConv+SlimNeck的YOLOv5的消防通道占用检测系统 群山科技工作室 108 0 01:27 基于Reversible-Column-Networks的改进YOLOv7的电动车头盔佩戴检测系统 群山科技工作室 96 0 01:32 基于BoTNet-Transformer的改进YOLOv7的水果识别系统 群山科技工作室 87 0 01:36 融合Seg头部网络的改进YOLOv5的车道线实时...
除此之外,一些最新的视觉算法,如EfficientDet、Swin Transformer和ConvNeXt,也为车牌识别领域带来了新的突破。EfficientDet通过优化模型尺度与效率,提供了一种高效的目标检测框架。Swin Transformer利用可调整的窗口机制,将Transformer的强大能力引入到了密集预测任务中,显著提高了处理图像的效率和效果。ConvNeXt则是基于...
鉴于此,笔者提出一种基于YOLOv5的改进咖啡病虫害识别方法,通过将ConvNext融入主干网络,并加入ECA注意力机制模块增强网络提取图像特征的能力,加速网络收敛,可以使咖啡叶片病虫害高精度识别;通过及时发现病虫害种类,从而降低其造成的损失,提升咖啡种植效果,推动相...
MetaNeXt块是从ConvNeXt块简化而来的,合并了MetaFormer的两个残差子块。 ConvNeXt块采用了7x7的深度卷积作为Token Mixer,而InceptionNeXt块则采用了分解的Inception风格深度卷积,将大核心卷积分解为更小的多个并行分支,这样做可以提高效率。 改进思路 MetaNeXt提供了改进空间信息处理效率的初始框架,Inception深度卷积进一步针...
在检测算法方面, 在神经网络主干网络引入ConvNeXt特征增强模块, 提高模型对细小撕裂纹理的特征提取能力, 在Neck部分使用双向特征金字塔网络(BiFPN)融合浅层细节纹理特征, 减少下采样过程中深层网络细节信息的丢失。实验结果表明, 改进后的算法对纵向撕裂故障检测的检测精度P和平均精度均值mAP分别达到了96. 34%、94. 36...
ConvNeXt算法轻量化改进现有手势识别算法存在计算量大、鲁棒性差、准确率低等问题。为了应对这些挑战,提出了一种名为YOLOv5-Conv的新算法。将手势识别任务分为手势检测和手势分析两部分,以提高识别的准确率。在手势检测部分,对传统的YOLOv5s算法进行了改进,包括使用轻量级卷积GhostConv、结合FasterNet的Faster block得到...